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recensioni

Elena Esposito, Comunicazione artificiale. Come gli algoritmi producono intelligenza sociale

Mariella Berra
p. 99-101
Notizia bibliografica:

Elena Esposito, Comunicazione artificiale. Come gli algoritmi producono intelligenza sociale, Milano, Bocconi University Press, 2022, pp. 256.

Testo integrale

1“Le macchine possono pensare?” è la famosa domanda posta nel 1950 da Alain Turing e nel 1994 da Marvin Minsky, rispettivamente padri fondatori della informatica e della intelligenza artificiale.

2Alla questione di fondo se si sta realizzando l’ideale di una intelligenza che riproduce la mente umana oppure si è di fronte a un qualche cosa di diverso che implica un nuovo modo di pensare risponde Elena Esposito in questo intrigante e documentato libro, già pubblicato in versione inglese presso la MIT Press e disponibile in versione open access. L’autrice, docente di Sociologia dei processi culturali e comunicativi presso le Università di Bologna e Bielefeld (Germania), sostiene che queste idee che hanno appassionato il dibattito scientifico dagli anni ’90 del secolo scorso in poi non sono adeguate a spiegare quanto sta succedendo nelle capacità operative e nella evoluzione degli algoritmi. Questi funzionano bene proprio perché non riproducono la nostra intelligenza e neanche si propongono di capirla. Ne sono un esempio i traduttori automatici. La loro precisione si basa su una enorme disponibilità di dati, che rendono le macchine in grado di programmarsi da sole per riprodurre in modo perfetto un testo completo al di fuori di ogni competenza linguistica dei programmatori. Le macchine progressivamente imparano a partecipare al processo comunicativo, fornendo informazioni che non sono create direttamente dalla mente umana.

3L’algoritmo, basato sul machine learning, alimentato dai big data, agisce sempre più come interlocutore nella comunicazione, diventa un vero e proprio partner comunicativo. L’efficienza crescente dell’algoritmo, sostiene l’autrice, deriva dalle sue capacità di riprodurre skill comunicativi, sfruttando in modo “parassitario” la partecipazione degli utenti del web e i giacimenti informativi dei social ne work, non dalla idea di riprodurre la mente umana. Tutto ciò, segna un passaggio cruciale, da una idea di intelligenza artificiale a una di comunicazione artificiale. A tale fine, continua l’autrice, occorre riflettere su un concetto inedito di comunicazione, idonea a prendere in considerazione la possibilità che il partner con cui si interagisce non sia un essere umano, ma un algoritmo. Algoritmo che opera non in modo casuale, ma il cui controllo non dipende dai processi della mente umana. Per l’algoritmo il processo di comprensione rappresenterebbe un ostacolo e un limite a porsi come partner di comunicazione competente e offrire, come oggi accade, performance sempre più efficienti e affidabili, nonostante l’incremento esponenziale delle informazioni. La sfida non riguarda più solo la innovazione tecnologica, ma implica un salto concettuale e culturale. La nostra società diventa più intelligente non in quanto riproduce artificialmente l’intelligenza, ma perché attraverso un uso multivariato dei dati crea nuove forme di comunicazione sociale. La Esposito si rifà alla teoria della comunicazione del suo maestro Niklas Luhmann, che, come è noto, non prevede una condivisione e uno scambio di pensieri, una interrelazione fra gli attori.

4L’attenzione si sposta, quindi, dai soggetti al modo di produrre informazione. Questo comporta una inversione della direzione nel suo flusso di azione, partendo da chi la riceve e non da chi la emette, in modo da offrire a ciascuno una informazione personalizzata. La sfida per la sociologia e, in particolare, per la teoria della comunicazione consiste nell’interpretare come le differenti e individualizzate forme di comprensione possano produrre forme di comunicazione.

5Nel libro si sottolinea il passaggio dal paradigma della spiegazione a quello della predizione, da intendersi come predizione generalizzata e individualizzata. Già da una decina d’anni, ad esempio, Google ha trovato il modo, per rispondere meglio alle loro richieste, di prevedere le informazioni di cui hanno bisogno gli utenti. Con l’estendersi della digitalizzazione, infatti, la logica di azione della IA (intelligenza artificiale) non è di carattere esplicativo ma predittivo. I sistemi di IA non sono in grado e neppure si propongono di offrire spiegazioni del mondo esterno e di se stessi, ma devono provare le capacità di trovare correlazioni anche tra una quantità enormi di variabili difficilmente concepibili dal pensiero e visibili dall’occhio umano. Più che il sapere che guarda agli antecedenti causali passati, in questo modo di operare della IA ciò che conta sono le conseguenze future, cioè il fatto che le predizioni siano le più azzeccate possibili dal punto di vista probabilistico. Se l’intento è ridurre la contingenza delle decisioni nel mondo sociale, la mappa delle correlazioni (che sono sempre una rappresentazione semplificata di un numero finito di variabili) può essere allora utile non tanto come modello “descrittivo” di una determinata ontologia quanto piuttosto come modello “predittivo” pragmatico. Un modello finalizzato a conseguire il successo nel razionalizzare il mondo sociale e la conoscenza delle conseguenze che, via via, si manifestano e che derivano da determinate operazioni di manipolazione o di comunicazione uomo-macchina. Questo processo non è esente da paradossi predittivi che si auto-negano. La Esposito fa un esempio pratico molto noto. Se la IA predice che viaggiare in auto nelle ore del giorno in certi periodi dell’anno (ad esempio Ferragosto) significa andare incontro a ingorghi, sarebbe quindi più ragionevole viaggiare di notte. Se tutti seguono la predizione di IA l’ingorgo che si voleva evitare di giorno viene riprodotto di notte. Dunque, l’ambizione di razionalizzare i comportamenti con la predizione della IA, se non finisce per negare sé stessa, rileva alcune debolezze degli algoritmi di autoapprendimento. Inoltre, la mancanza di trasparenza degli algoritmi, i diversi meccanismi di funzionamento rispetto alla nostra intelligenza suscitano indubbiamente inquietudini sul risultato delle loro operazioni. Queste, come ormai ampiamente dimostrato, risentono di pregiudizi sociali, di genere e di errori di vario tipo. Gli ultimi sviluppi della IA hanno poi sollevato il problema del cosiddetto not-explainable AI (XAI). Con questa definizione si mettono in evidenza proprio le difficoltà e spesso le impossibilità di chiedere spiegazioni alla macchina. Nel libro, mentre non si ignorano i rischi insiti in questo spostamento di paradigma dalla spiegazione alla predizione, si sottolineano anche le preoccupazioni e gli interventi meritori della Commissione Europea nell’implementazione di tecniche e norme di controllo sulla direzione del machine learning, cioè del campo e dei campi di apprendimento degli algoritmi. Infatti, l’IA pervade ogni ambito della nostra vita quotidiana. Si parla con algoritmi nello svolgimento dei compiti più banali della vita quotidiana, come prenotare un biglietto del treno o una visita medica. Assistenti come Alexa e Siri di Amazon o Google bot assistant ci forniscono servizi, altri intervengono autonomamente nelle nostre comunicazioni come ad esempio Smart Reply di Gmail e come il recente ChatGPT di Open AI sono in grado di scrivere testi e articoli di giornale in diverse lingue.

6I bot gestiscono il traffico on line, il suo funzionamento e anche possono condizionare in modo distorto l’uso della rete, come ad esempio gli account falsi di Facebook. La quantità di informazioni e di risposte informative e supporto ai nostri quesiti e alle nostre azioni, non dimentica di sottolineare l’autrice, se inizialmente sembrano stupirci e rallegrarci, alla fine rischiano di creare anche il cosiddetto effetto uncanny valley, un senso di disagio provocato dall’eccesso di intromissione pervasiva nella nostra vita.

7Dopo la approfondita spiegazione del significato concettuale e culturale del passaggio da intelligenza artificiale a comunicazione artificiale, che costituisce il substrato teorico del libro, viene esaminato l’uso degli algoritmi nei diversi ambiti della organizzazione sociale. I successivi sei capitoli guardano alle conseguenze dell’operatività pratica di sistemi automatizzati sempre più complicati con riferimento alla proliferazione delle liste e delle liste delle liste che consentono di produrre, riprodurre e organizzare le informazioni, e che, ad esempio attraverso playlist e raccomandazioni fanno del web un mezzo di comunicazione personale. E ancora alla diffusione di tecniche di visualizzazione dei testi in tutte le discipline con un particolare accento nelle digital humanities, alla profilazione digitale, al riconoscimento digitale, al diritto all’oblio e alle difficili procedure per ottenerlo. Infine il passaggio dalla memorizzazione alla comunicazione segna anche l’uso della fotografia nell’età digitale, dove dilettanti e professionisti producono enormi quantità di foto non per evocare e preservare una memoria, ma per postarle e condividerle per coinvolgersi e coinvolgere in una esperienza immersiva nuova.

8Il libro offre uno sguardo innovativo sull’analisi e sull’impatto dell’intelligenza artificiale, cercando di spiegare come costruire un dialogo tra l’intelligenza degli esseri umani e quella delle macchine, con attenzione alla varietà e pluralità delle forme di comunicazione che ne derivano. Un libro piacevole da leggere, ma anche su cui riflettere con attenzione. Nodo cruciale dall’esito non scontato è come il soggetto umano possa gestire la sua relazione con l’artefatto e come si possa realizzare una vera intelligenza comunicativa estesa e appropriabile da tutti i soggetti interagenti. In altri termini come con il concetto di comunicazione artificiale ipotizzato nel libro non si crei un digital divide ancora più profondo di quello conosciuto fino ad oggi.

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Per citare questo articolo

Notizia bibliografica

Mariella Berra, «Elena Esposito, Comunicazione artificiale. Come gli algoritmi producono intelligenza sociale»Quaderni di Sociologia, 90- LXVI | 2022, 99-101.

Notizia bibliografica digitale

Mariella Berra, «Elena Esposito, Comunicazione artificiale. Come gli algoritmi producono intelligenza sociale»Quaderni di Sociologia [Online], 90- LXVI | 2022, online dal 01 septembre 2023, consultato il 24 juin 2024. URL: http://0-journals-openedition-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/qds/5154; DOI: https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/qds.5154

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Autore

Mariella Berra

Dipartimento di Culture, Politica e Società – Università di Torino

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